【假真人视讯源码】【开源远控源码】【apicloudvip视频解析源码】比赛分组源码_比赛分组器
1.OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的比赛比赛开源实现
2.polars源码解析——DataFrame
3.求angularjs select2写的下拉树形列表源码,类似于附件里的结构
4.Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
5.patterncompile源码分析
6.求易语言取数组成员的出现计次源码
OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的开源实现
OpenDRG作为一项开源解决方案，旨在应对国家医保局推行的分组分组DRG付费改革中的挑战。DRG是源码一种关键的医疗支付工具，但各地规则差异和动态调整给医院带来了困扰。比赛比赛商业软件在规则适应性和灵活性上存在问题，分组分组且往往封闭不透明。源码假真人视讯源码因此，比赛比赛一群开发者投入大量精力，分组分组自主研发了OpenDRG分组器，源码以开放、比赛比赛透明的分组分组方式分享源代码，旨在促进全国医院更好地应对DRG改革。源码
OpenDRG的比赛比赛优势在于它支持各地区的定制化分组方案，如宁夏银川、分组分组开源远控源码福建南平等地，源码开发工作正在进行中，后续将陆续发布。产品核心包含国家医保局CHS-DRG、浙江ZJ-DRG等官方分组规则的知识库，以及各种数据集，如ICD编码、支付标准和医院病案资料。此外，还提供了Java、Csharp、Python和JavaScript版本的源代码，方便医疗机构根据需求进行定制或集成到内部系统中。apicloudvip视频解析源码
为了方便直观展示和使用，OpenDRG还设立了分组器演示平台，用户可以直接在线操作，根据不同省市的分组规则对病案进行分析。此外，用户可通过github.com/OpenDRG/Open...链接下载源代码，或通过邮件至OpenDRG@hotmail.com联系开发团队获取更多信息。
总之，OpenDRG通过开源的形式，为全国医院提供了有力的DRG分组工具，助力医保支付改革的实施。
polars源码解析——DataFrame
从源码解析的角度，DataFrame在polars中的垃圾分类识别源码核心构造和功能将逐一揭示。DataFrame，作为基本的二维数据结构，由一系列Series组成，这些Series都是在polars-core中的ChunkedArray、Series和DataFrame等数据结构之上构建的。DataFrame的简洁设计使其能直接利用Vec容器特性，如pop和is_empty，许多函数如hstack、width和insert_at_idx等都巧妙地利用了Vec的相应方法。
重点函数如select，其调用链为select->select_impl->select_series_impl。filter函数则展现出polars的多线程优化策略，如take和sort操作都借助了并行计算。html在线工具源码至于groupby，它主要操作是创建GroupBy结构，接受一个通过IntoIterator和AsRef trait实现的列名迭代器，用于指定分组列。首先通过select_series选择列，再通过groupby_with_series生成分组的DataFrame表示。
在对单个key进行分组时，groupby会调用group_tuples，根据DataFrame的key排序情况使用不同的存储方式，如Slice或Idx。一旦分组完成，我们看到df.groupby(["date"])会返回一个包含select方法的GroupBy结构。接着，通过.select(["temp"])明确要进行聚合操作的列，结果还是GroupBy对象。当调用count等聚合函数时，polars利用groups的分组索引，采用多线程处理每个分组的行，进行高效计算。
求angularjs select2写的下拉树形列表源码,类似于附件里的结构
使用group by 去进行分组。这个像sql语句一样的
<select ng-model="selected" ng-options="(m.productColor + ' - ' + m.productName) group by m.mainCategory for m in model">
<option value="">-- 请选择 --</option>
</select>
Flink源码分析——Checkpoint源码分析(二)
《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot()`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。在进行状态数据的快照操作时，首先对状态数据进行拷贝，这里采取的是引用拷贝而非实例拷贝，速度快且占用内存较少。拷贝后的状态数据被写入到一个临时的`CheckpointStateOutputStream`，即`$CHECKPOINT_DIR/$UID/chk-n`格式的目录，这个并非最终数据存储位置。
在拷贝和初始化输出流后，`AsyncSnapshotCallable`被创建，其`callInternal()`方法中负责将状态数据持久化至磁盘。这个过程分为几个关键步骤：
获取`CheckpointStateOutputStream`，写入状态数据元数据，如状态名、序列化类型等。
对状态数据按`keyGroupId`进行分组，依次将每个`keyGroupId`对应的状态数据写入文件。
封装状态数据的元数据信息，包括存储路径和大小，以及每个`keyGroupId`在文件中的偏移位置。
在分组过程中，状态数据首先被扁平化并添加到`partitioningSource[]`中，同时记录每个元素对应的`keyGroupId`在`counterHistogram[]`中的位置。构建直方图后，数据依据`keyGroupId`进行排序并写入文件，同时将偏移位置记录在`keyGroupOffsets[]`中。具体实现细节中，`FsCheckpointStateOutputStream`用于创建文件系统输出流，配置包括基路径、文件系统类型、缓冲大小、文件状态阈值等。`StreamStateHandle`最终封装了状态数据的存储文件路径和大小信息，而`KeyedStateHandle`进一步包含`StreamStateHandle`和`keyGroupRangeOffsets`，后者记录了每个`keyGroupId`在文件中的存储位置，以供状态数据检索使用。
简而言之，Flink在执行Checkpoint时，通过一系列精心设计的步骤，确保了状态数据的高效、安全存储。从状态数据的拷贝到元数据的写入，再到状态数据的持久化，每一个环节都充分考虑了性能和数据完整性的需求，使得Flink的实时计算能力得以充分发挥。
patterncompile源码分析
关于pattern compile 源码分析这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的问题，现在让我们一起来看看吧！
1、():用作分组要匹配(),( 和).:表任意字符[^ ]*:表字符集出现任意次数里有错应该[\^ ]*\.:表英文.改过之样:(.[\^ ]*\.)给几能匹配上字符串:a .a^ .。
求易语言取数组成员的出现计次源码
.版本 2.程序集 窗口程序集1
.程序集变量 文本组, 文本型, , "0"
.程序集变量 分组内容, 文本型, , "0"
.程序集变量 记录个数, 整数型, , "0"
.程序集变量 i, 整数型
.程序集变量 j, 整数型
.子程序 __启动窗口_创建完毕
编辑框1.是否允许多行 ＝ 真
编辑框2.是否允许多行 ＝ 真
编辑框1.滚动条 ＝ 2
编辑框2.滚动条 ＝ 2
.子程序 _按钮1_被单击
编辑框2.内容 ＝ “”
文本组 ＝ 分割文本 (编辑框1.内容, “,”, )
.计次循环首 (取数组成员数 (文本组), i)
.计次循环首 (取数组成员数 (分组内容), j)
.如果真 (分组内容 [j] ＝ 文本组 [i])
记录个数 [j] ＝ 记录个数 [j] ＋ 1
跳出循环 ()
.如果真结束
.计次循环尾 ()
.如果真 (j ＞ 取数组成员数 (分组内容))
加入成员 (分组内容, 文本组 [i])
加入成员（记录个数,1）
.如果真结束
.计次循环尾 ()
.计次循环首 (取数组成员数 (分组内容), j)
编辑框2.加入文本 (分组内容 [j], “出现”, 到文本 (记录个数 [j]), “次”, #换行符)
.计次循环尾 ()
